轻量级多模态模型用于基于边缘的缺陷检测

X-Lab

3分钟

2024年9月23日

在工业生产中，确保产品高质量对于维护竞争力和最小化与缺陷相关的成本至关重要。传统的缺陷检测方法通常依赖于人工检查或基于规则的算法，这可能耗时长、效率低，并且在处理复杂或微妙的缺陷时效果较差。

最近，多模态模型如 ChatGPT4o [2] 和 BLIP2 [1]——以 GPT-3-large 作为语言模型组件，在检测缺陷的视觉问答（VQA）任务中证明了其高度有效。这些模型达到了专家级的准确性，即使在没有针对特定任务的提前训练情况下（零样本设置），也能进行复杂的解读。然而，它们的高计算要求和对资源的重大需求使得它们不太适合在处理能力和能源有限的边缘设备上使用。例如，图 1 显示了来自公共 MVTEC 数据集的一个有缺陷的瓶子。

图 1 一个破损的瓶子和 VQA 任务由 3 个多模态模型回答

场景假设

问：您是一名产品质量工程师，请证明产品的质量并提供理由。

在BLIP2的案例中，当使用GPT-3-large作为LLM部分时，该模型在缺陷检测的VQA任务中达到了专家级性能。然而，当BLIP2的LLM部分被替换为更具资源效率的版本，例如GPT-2-large 774M时，其在缺陷检测任务中的表现显著下降。小型模型性能下降的原因在于它们在捕捉数据中的复杂模式和细微差别方面的能力有限，以及由于较小的预训练语料库而导致的泛化能力下降。

本讨论旨在探索如模型剪枝、领域特定监督微调（SFT）和知识蒸馏等策略，以保持性能，同时实现边缘部署。

本讨论旨在探索如模型剪枝、领域特定监督微调（SFT）和知识蒸馏等策略，以保持性能，同时实现边缘部署。

潜在解决方案

模型剪枝

模型剪枝涉及通过删除不必要的参数或组件来缩小大型多模态模型，同时保留那些对任务性能至关重要的参数。这一过程可以显著减少所需的计算资源，使模型适合用于边缘设备。可以探索各种剪枝技术，例如结构性剪枝（删除整个神经元或过滤器）和非结构性剪枝（删除单个权重），以确定在优化模型大小的同时保持缺陷检测准确性的最有效策略。

特定领域监督微调（SFT）

在特定领域数据上对预训练模型进行微调可以增强其检测特定工业环境中独特缺陷的能力。这种方法允许较小的模型利用从大型数据集预训练获得的广泛知识，并将其应用于生产中遇到的特定类型的缺陷。此外，将现实世界数据与通过增强技术生成的合成数据相结合，可以进一步增强模型的鲁棒性和泛化能力。

知识蒸馏

知识蒸馏[3][4]是一种技术，其中较小的模型（学生）学习复制更大、更复杂模型（教师）的行为。在这种情况下，像BLIP2与GPT-3-large这样的巨大模型可以针对缺陷检测任务进行微调，然后将蒸馏的知识转移到较小的模型上。这个过程涉及训练学生模型以模仿教师模型的输出或内部表示，从而在减少其大小和计算需求的同时保留原始模型的准确性和能力。